java内存组成介绍：堆(Heap)和非堆(Non-heap)内存

按照官方的说法：“Java 虚拟机具有一个堆，堆是运行时数据区域，所有类实例和数组的内存均从此处分配。堆是在 Java 虚拟机启动时创建的。”“在JVM中堆之外的内存称为非堆内存(Non-heap memory)”。可以看出JVM主要管理两种类型的内存：堆和非堆。简单来说堆就是Java代码可及的内存，是留给开发人员使用的；非堆就是JVM留给 自己用的，所以方法区、JVM内部处理或优化所需的内存(如JIT编译后的代码缓存)、每个类结构(如运行时常数池、字段和方法数据)以及方法和构造方法 的代码都在非堆内存中。

组成图

• 方法栈&本地方法栈:
  线程创建时产生,方法执行时生成栈帧
• 方法区
  存储类的元数据信息 常量等
• 堆
  java代码中所有的new操作
• native Memory(C heap)
  Direct Bytebuffer JNI Compile GC;

堆内存分配

JVM初始分配的内存由-Xms指定，默认是物理内存的1/64；JVM最大分配的内存由-Xmx指 定，默认是物理内存的1/4。默认空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制；空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制。因此服务器一般设置-Xms、-Xmx相等以避免在每次GC 后调整堆的大小。对象的堆内存由称为垃圾回收器的自动内存管理系统回收。

非堆内存分配
JVM使用-XX:PermSize设置非堆内存初始值，默认是物理内存的1/64；由XX:MaxPermSize设置最大非堆内存的大小，默认是物理内存的1/4。

JVM内存限制(最大值)

JVM内存的最大值跟操作系统有很大的关系。简单的说就32位处理器虽然 可控内存空间有4GB,但是具体的操作系统会给一个限制，这个限制一般是2GB-3GB（一般来说Windows系统下为1.5G-2G，Linux系统 下为2G-3G），而64bit以上的处理器就不会有限制了。

JVM里的GC(Garbage Collection)的算法有很多种，如标记清除收集器，压缩收集器，分代收集器等等,详见HotSpot VM GC 的种类

现在比较常用的是分代收集（generational collection,也是SUN VM使用的,J2SE1.2之后引入），即将内存分为几个区域，将不同生命周期的对象放在不同区域里:young generation，tenured generation和permanet generation。绝大部分的objec被分配在young generation(生命周期短)，并且大部分的object在这里die。当young generation满了之后，将引发minor collection(YGC)。在minor collection后存活的object会被移动到tenured generation(生命周期比较长)。最后，tenured generation满之后触发major collection。major collection（Full gc）会触发整个heap的回收，包括回收young generation。permanet generation区域比较稳定，主要存放classloader信息。

young generation有eden、2个survivor 区域组成。其中一个survivor区域一直是空的，是eden区域和另一个survivor区域在下一次copy collection后活着的objecy的目的地。object在survivo区域被复制直到转移到tenured区。

我们要尽量减少 Full gc 的次数(tenured generation 一般比较大,收集的时间较长,频繁的Full gc会导致应用的性能收到严重的影响)。

不管是YGC还是Full GC,GC过程中都会对导致程序运行中中断,正确的选择不同的GC策略,调整JVM、GC的参数，可以极大的减少由于GC工作，而导致的程序运行中断方面的问题，进而适当的提高Java程序的工作效率。但是调整GC是以个极为复杂的过程，由于各个程序具备不同的特点，如：web和GUI程序就有很大区别（Web可以适当的停顿，但GUI停顿是客户无法接受的），而且由于跑在各个机器上的配置不同（主要cup个数，内存不同），所以使用的GC种类也会不同(如何选择见GC种类及如何选择)。本文将注重介绍JVM、GC的一些重要参数的设置来提高系统的性能。

JVM内存组成及GC相关内容请见之前的文章:JVM内存组成GC策略&内存申请。

JVM参数的含义 实例见实例分析

并行收集器相关参数

CMS相关参数

辅助信息

GC性能方面的考虑

对于GC的性能主要有2个方面的指标：吞吐量throughput（工作时间不算gc的时间占总的时间比）和暂停pause（gc发生时app对外显示的无法响应）。

1. Total Heap

默认情况下，vm会增加/减少heap大小以维持free space在整个vm中占的比例，这个比例由MinHeapFreeRatio和MaxHeapFreeRatio指定。

一般而言，server端的app会有以下规则：

• 对vm分配尽可能多的memory；
• 将Xms和Xmx设为一样的值。如果虚拟机启动时设置使用的内存比较小，这个时候又需要初始化很多对象，虚拟机就必须重复地增加内存。
• 处理器核数增加，内存也跟着增大。

2. The Young Generation

另外一个对于app流畅性运行影响的因素是young generation的大小。young generation越大，minor collection越少；但是在固定heap size情况下，更大的young generation就意味着小的tenured generation，就意味着更多的major collection(major collection会引发minor collection)。

NewRatio反映的是young和tenured generation的大小比例。NewSize和MaxNewSize反映的是young generation大小的下限和上限，将这两个值设为一样就固定了young generation的大小（同Xms和Xmx设为一样）。

如果希望，SurvivorRatio也可以优化survivor的大小，不过这对于性能的影响不是很大。SurvivorRatio是eden和survior大小比例。

一般而言，server端的app会有以下规则：

• 首先决定能分配给vm的最大的heap size，然后设定最佳的young generation的大小；
• 如果heap size固定后，增加young generation的大小意味着减小tenured generation大小。让tenured generation在任何时候够大，能够容纳所有live的data（留10%-20%的空余）。

经验&&规则

1. 年轻代大小选择
   • 响应时间优先的应用:尽可能设大,直到接近系统的最低响应时间限制(根据实际情况选择).在此种情况下,年轻代收集发生的频率也是最小的.同时,减少到达年老代的对象.
   • 吞吐量优先的应用:尽可能的设置大,可能到达Gbit的程度.因为对响应时间没有要求,垃圾收集可以并行进行,一般适合8CPU以上的应用.
   • 避免设置过小.当新生代设置过小时会导致:1.YGC次数更加频繁 2.可能导致YGC对象直接进入旧生代,如果此时旧生代满了,会触发FGC.
2. 年老代大小选择
   1. 响应时间优先的应用:年老代使用并发收集器,所以其大小需要小心设置,一般要考虑并发会话率和会话持续时间等一些参数.如果堆设置小了,可以会造成内存碎 片,高回收频率以及应用暂停而使用传统的标记清除方式;如果堆大了,则需要较长的收集时间.最优化的方案,一般需要参考以下数据获得:
      并发垃圾收集信息、持久代并发收集次数、传统GC信息、花在年轻代和年老代回收上的时间比例。
   2. 吞吐量优先的应用:一般吞吐量优先的应用都有一个很大的年轻代和一个较小的年老代.原因是,这样可以尽可能回收掉大部分短期对象,减少中期的对象,而年老代尽存放长期存活对象.
3. 较小堆引起的碎片问题
   因为年老代的并发收集器使用标记,清除算法,所以不会对堆进行压缩.当收集器回收时,他会把相邻的空间进行合并,这样可以分配给较大的对象.但是,当堆空间较小时,运行一段时间以后,就会出现"碎片",如果并发收集器找不到足够的空间,那么并发收集器将会停止,然后使用传统的标记,清除方式进行回收.如果出现"碎片",可能需要进行如下配置:
   -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection:使用并发收集器时,开启对年老代的压缩.
   -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0:上面配置开启的情况下,这里设置多少次Full GC后,对年老代进行压缩
4. 用64位操作系统，Linux下64位的jdk比32位jdk要慢一些，但是吃得内存更多，吞吐量更大
5. XMX和XMS设置一样大，MaxPermSize和MinPermSize设置一样大，这样可以减轻伸缩堆大小带来的压力
6. 使用CMS的好处是用尽量少的新生代，经验值是128M－256M， 然后老生代利用CMS并行收集， 这样能保证系统低延迟的吞吐效率。 实际上cms的收集停顿时间非常的短，2G的内存， 大约20－80ms的应用程序停顿时间
7. 系统停顿的时候可能是GC的问题也可能是程序的问题，多用jmap和jstack查看，或者killall -3 java，然后查看java控制台日志，能看出很多问题。(相关工具的使用方法将在后面的blog中介绍)
8. 仔细了解自己的应用，如果用了缓存，那么年老代应该大一些，缓存的HashMap不应该无限制长，建议采用LRU算法的Map做缓存，LRUMap的最大长度也要根据实际情况设定。
9. 采用并发回收时，年轻代小一点，年老代要大，因为年老大用的是并发回收，即使时间长点也不会影响其他程序继续运行，网站不会停顿
10. JVM参数的设置(特别是 –Xmx –Xms –Xmn -XX:SurvivorRatio -XX:MaxTenuringThreshold等参数的设置没有一个固定的公式，需要根据PV old区实际数据 YGC次数等多方面来衡量。为了避免promotion faild可能会导致xmn设置偏小，也意味着YGC的次数会增多，处理并发访问的能力下降等问题。每个参数的调整都需要经过详细的性能测试，才能找到特定应用的最佳配置。

promotion failed:

垃圾回收时promotion failed是个很头痛的问题，一般可能是两种原因产生，第一个原因是救助空间不够，救助空间里的对象还不应该被移动到年老代，但年轻代又有很多对象需要放入救助空间；第二个原因是年老代没有足够的空间接纳来自年轻代的对象；这两种情况都会转向Full GC，网站停顿时间较长。

解决方方案一：

第一个原因我的最终解决办法是去掉救助空间，设置-XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0即可，第二个原因我的解决办法是设置CMSInitiatingOccupancyFraction为某个值（假设70），这样年老代空间到70%时就开始执行CMS，年老代有足够的空间接纳来自年轻代的对象。

解决方案一的改进方案：

又有改进了，上面方法不太好，因为没有用到救助空间，所以年老代容易满，CMS执行会比较频繁。我改善了一下，还是用救助空间，但是把救助空间加大，这样也不会有promotion failed。具体操作上，32位Linux和64位Linux好像不一样，64位系统似乎只要配置MaxTenuringThreshold参数，CMS还是有暂停。为了解决暂停问题和promotion failed问题，最后我设置-XX:SurvivorRatio=1 ，并把MaxTenuringThreshold去掉，这样即没有暂停又不会有promotoin failed，而且更重要的是，年老代和永久代上升非常慢（因为好多对象到不了年老代就被回收了），所以CMS执行频率非常低，好几个小时才执行一次，这样，服务器都不用重启了。

-Xmx4000M -Xms4000M -Xmn600M -XX:PermSize=500M -XX:MaxPermSize=500M -Xss256K -XX:+DisableExplicitGC -XX:SurvivorRatio=1 -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:LargePageSizeInBytes=128M -XX:+UseFastAccessorMethods -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0 -XX:+PrintClassHistogram -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -Xloggc:log/gc.log

CMSInitiatingOccupancyFraction值与Xmn的关系公式

上面介绍了promontion faild产生的原因是EDEN空间不足的情况下将EDEN与From survivor中的存活对象存入To survivor区时,To survivor区的空间不足，再次晋升到old gen区，而old gen区内存也不够的情况下产生了promontion faild从而导致full gc.那可以推断出：eden+from survivor < old gen区剩余内存时，不会出现promontion faild的情况，即：
(Xmx-Xmn)*(1-CMSInitiatingOccupancyFraction/100)>=(Xmn-Xmn/(SurvivorRatior+2)) 进而推断出：

CMSInitiatingOccupancyFraction <=((Xmx-Xmn)-(Xmn-Xmn/(SurvivorRatior+2)))/(Xmx-Xmn)*100

例如：

当xmx=128 xmn=36 SurvivorRatior=1时 CMSInitiatingOccupancyFraction<=((128.0-36)-(36-36/(1+2)))/(128-36)*100 =73.913

当xmx=128 xmn=24 SurvivorRatior=1时 CMSInitiatingOccupancyFraction<=((128.0-24)-(24-24/(1+2)))/(128-24)*100=84.615…

当xmx=3000 xmn=600 SurvivorRatior=1时 CMSInitiatingOccupancyFraction<=((3000.0-600)-(600-600/(1+2)))/(3000-600)*100=83.33

CMSInitiatingOccupancyFraction低于70% 需要调整xmn或SurvivorRatior值。

令：

java application项目（非web项目）

改进前：

-Xms128m
-Xmx128m
-XX:NewSize=64m
-XX:PermSize=64m
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=78
-XX:ThreadStackSize=128
-Xloggc:logs/gc.log
-Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=3600000
-Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=3600000
-Dsun.rmi.server.exceptionTrace=true

1. permsize 设置较小,很容易达到报警范围(0.8)
2. 没有设置MaxPermSize，堆增长会带来额外压力。
3. NewSize较大，old gen 剩余空间64m，一方面可能会带来old区容易增长到报警范围（监控数据显示oldgenused长期在50m左右，接近78%，容易出现full gc）,另一方面也存在promontion fail风险

-Xms128m
-Xmx128m
-Xmn24m
-XX:PermSize=80m
-XX:MaxPermSize=80m
-Xss256k
-XX:SurvivorRatio=1
-XX:MaxTenuringThreshold=20
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=75
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=2
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0
-XX:+PrintClassHistogram
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-Xloggc:logs/gc.log
-Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=3600000
-Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=3600000
-Dsun.rmi.server.exceptionTrace=true

1. PermSize与MaxPermSize都设置为80，一方面避免non heap warn(报警阀值0.8 非对内存一般占用到60M以内），一方面避免堆伸缩带来的压力
2. 通过设置Xmn=24M及SurvivorRatio=1 使得Eden区=from space=to space=8M,降低了Eden区大小，降低YGC的时间(降低到3-4ms左右),同时通过设MaxTenuringThreshold=20，使得old gen的增长很缓慢。带来的问题是YGC的次数明显提高了很多。
3. 其他参数优化 修改后带来的好处见JVM参数设置

-Xms128m
-Xmx128m
-Xmn36m
-XX:PermSize=80m
-XX:MaxPermSize=80m
-Xss256k
-XX:SurvivorRatio=1
-XX:MaxTenuringThreshold=20
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=73
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=2
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0
-XX:+PrintClassHistogram
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-Xloggc:logs/gc.log
-Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=3600000
-Dsun.rmi.dgc.client.gcInterval=3600000
-Dsun.rmi.server.exceptionTrace=true

在上面的基础上调整Xmn大小到36M，设置CMSInitiatingOccupancyFraction=73。

$JAVA_ARGS
.=
"
-Dresin.home=$SERVER_ROOT
-server
-Xms6000M
-Xmx6000M
-Xmn500M
-XX:PermSize=500M
-XX:MaxPermSize=500M
-XX:SurvivorRatio=65536
-XX:MaxTenuringThreshold=0
-Xnoclassgc
-XX:+DisableExplicitGC
-XX:+UseParNewGC
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:-CMSParallelRemarkEnabled
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=90
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0
-XX:+PrintClassHistogram
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-Xloggc:log/gc.log
";

说明一下， -XX:SurvivorRatio=65536 -XX:MaxTenuringThreshold=0就是去掉了救助空间；

-Xnoclassgc禁用类垃圾回收，性能会高一点；

-XX:+DisableExplicitGC禁止System.gc()，免得程序员误调用gc方法影响性能；

-XX:+UseParNewGC，对年轻代采用多线程并行回收，这样收得快；

带CMS参数的都是和并发回收相关的，不明白的可以上网搜索；

CMSInitiatingOccupancyFraction，这个参数设置有很大技巧，基本上满足(Xmx-Xmn)*(100-CMSInitiatingOccupancyFraction)/100>=Xmn就不会出现promotion failed。在我的应用中Xmx是6000，Xmn是500，那么Xmx-Xmn是5500兆，也就是年老代有5500兆，CMSInitiatingOccupancyFraction=90说明年老代到90%满的时候开始执行对年老代的并发垃圾回收（CMS），这时还剩10%的空间是5500*10%=550兆，所以即使Xmn（也就是年轻代共500兆）里所有对象都搬到年老代里，550兆的空间也足够了，所以只要满足上面的公式，就不会出现垃圾回收时的promotion failed；

SoftRefLRUPolicyMSPerMB这个参数我认为可能有点用，官方解释是softly reachable objects will remain alive for some amount of time after the last time they were referenced. The default value is one second of lifetime per free megabyte in the heap，我觉得没必要等1秒；

-Xmx4000M
-Xms4000M
-Xmn600M
-XX:PermSize=500M
-XX:MaxPermSize=500M
-Xss256K
-XX:+DisableExplicitGC
-XX:SurvivorRatio=1
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseParNewGC
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:LargePageSizeInBytes=128M
-XX:+UseFastAccessorMethods
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0
-XX:+PrintClassHistogram
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-Xloggc:log/gc.log

改进方案：

上面方法不太好，因为没有用到救助空间，所以年老代容易满，CMS执行会比较频繁。我改善了一下，还是用救助空间，但是把救助空间加大，这样也不会有promotion failed。
具体操作上，32位Linux和64位Linux好像不一样，64位系统似乎只要配置MaxTenuringThreshold参数，CMS还是有暂停。为了解决暂停问题和promotion failed问题，最后我设置-XX:SurvivorRatio=1 ，并把MaxTenuringThreshold去掉，这样即没有暂停又不会有promotoin failed，而且更重要的是，年老代和永久代上升非常慢（因为好多对象到不了年老代就被回收了），所以CMS执行频率非常低，好几个小时才执行一次，这样，服务器都不用重启了。

$JAVA_ARGS
.=
"
-Dresin.home=$SERVER_ROOT
-server
-Xmx3000M
-Xms3000M
-Xmn600M
-XX:PermSize=500M
-XX:MaxPermSize=500M
-Xss256K
-XX:+DisableExplicitGC
-XX:SurvivorRatio=1
-XX:+UseConcMarkSweepGC
-XX:+UseParNewGC
-XX:+CMSParallelRemarkEnabled
-XX:+UseCMSCompactAtFullCollection
-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=0
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled
-XX:LargePageSizeInBytes=128M
-XX:+UseFastAccessorMethods
-XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly
-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70
-XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=0
-XX:+PrintClassHistogram
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintHeapAtGC
-Xloggc:log/gc.log
";

前几篇篇文章介绍了介绍了JVM的参数设置并给出了一些生产环境的JVM参数配置参考方案。正如之前文章中提到的JVM参数的设置需要根据应用的特性来进行设置，每个参数的设置都需要对JVM进行长时间的监测，并不断进行调整才能找到最佳设置方案。本文将介绍如果通过工具及Java api来监测JVM的运行状态,并详细介绍各工具的使用方法。

需要监测的数据：(内存使用情况 谁使用了内存 GC的状况)

内存使用情况--heap&PermGen

@ 表示通过jmap –heap pid 可以获取的值

# 表示通过jstat –gcutil pid 可以获取的值

参数的查看可以通过多种方法 本文中只随机列出一种。

内存使用情况—C heap

• top or ps aux

谁使用了内存

• Heap
  jmap –histo
  jmap –dump ,then mat
• C heap
  google perftools

GC的状况

-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -Xloggc:logs/gc.log

常用工具介绍:jinfo jmap jstack jstat

jinfo

• 可以从一个给定的java进程或core文件或远程debug服务器上获取java配置信息。包括java系统属性及JVM参数(command line flags)。注意在jvm启动参数中没有配置的参数也可使用jinfo –flag xxx pid输出默认值(很有用,但貌似一些简写的参数查不出来)。
• 可以修改运行时的java 进程的opts。
• 只有solaris和linux的JDK版本里有。
• 使用方式可使用jinfo –h 查询。

jmap

观察运行中的jvm物理内存的占用情况。

如果连用SHELL jmap -histo pid>a.log可以将其保存到文本中去，在一段时间后，使用文本对比工具，可以对比出GC回收了哪些对象。

参数很简单，直接查看jmap -h

举例：

jmap -heap pid
jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>

jstack

观察jvm中当前所有线程的运行情况和线程当前状态

如果java程序崩溃生成core文件，jstack工具可以用来获得core文件的java stack和native stack的信息，从而可以轻松地知道java程序是如何崩溃和在程序何处发生问题。另外，jstack工具还可以附属到正在运行的java程序中，看到当时运行的java程序的java stack和native stack的信息, 如果现在运行的java程序呈现hung的状态，jstack是非常有用的。目前只有在Solaris和Linux的JDK版本里面才有。

参数很简单，直接查看jstack -h

举例：

jstack pid

jstat

JVM监测工具(Java Virtual Machine Statistics Monitoring Tool)。利用了JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括各种堆和非堆的大小及其内存使用量、classloader、compiler、垃圾回收状况等。

举例:

jstat –printcompilation -h10 3024 250 600

每250毫秒打印一次，一共打印600次 每隔10行显示一次head

Usage: jstat -help|-options
       jstat -<option> [-t] [-h<lines>] <vmid> [<interval> [<count>]]

参数介绍：

• -h n 每隔几行输出标题
• vmid VM的进程号，即当前运行的java进程号
• -t 在第一列显示自JVM启动以来的时间戳
• -J 修改java进程的参数。类似jinfo -flag <name>=<value>。例如-J-Xms48m 设置初始堆为48M。详见这里。这个参数挺有用的，可以在运行中调整参数以方便测试、监测。
• -option option为要检测的参数。参数列表可通过jstat –options 获取。下面将分别介绍每个参数及输出字段的含义。

-class option:Class Loader Statistics

-compiler:HotSpot Just-In-Time Compiler Statistics

-gc Option:Garbage-collected heap statistics

-gccapacity Option:Memory Pool Generation and Space Capacities

-gccause Option:Garbage Collection Statistics, Including GC Events

前面的字段与gcutil相同.

-gcnew Option:New Generation Statistics

-gcnewcapacity Option:New Generation Space Size Statistics

-gcold Option:Old and Permanent Generation Statistics

-gcoldcapacity Option:Old Generation Statistics

-gcpermcapacity Option: Permanent Generation Statistics

-gcutil Option:Summary of Garbage Collection Statistics

-printcompilation Option: HotSpot Compiler Method Statistics

Java api方式监测

jre中提供了一些查看运行中的jvm内部信息的api，这些api包含在java.lang.management包中，此包中的接口是在jdk 5中引入的，所以只有在jdk 5及其以上版本中才能通过这种方式访问这些信息。下面简单介绍一下这包括哪些信息，以及如何访问。

可以通过此api访问到运行中的jvm的类加载的信息、jit编译器的信息、内存分配的情况、线程的相关信息以及运行jvm的操作系统的信息。java.lang.management包中提供了9个接口来访问这些信息，使用ManagementFactory的静态get方法可以获得相应接口的实例，可以通过这些实例来获取你需要的相关信息。

更详细的关于MBean的介绍参见Java SE 6 新特性: JMX 与系统管理

demo1:查看一下当前运行的jvm中加载了多少个类。想详细了解如何使用这些api，可以参考java.lang.management包中的详细api文档。

public class ClassLoaderChecker {
    public static void main( String[] args ) throws Exception {
      ClassLoadingMXBean bean = ManagementFactory.getClassLoadingMXBean();
      System.out.println( bean.getLoadedClassCount() );
    }
}

//工具方法
public static ObjectName register(String name, Object mbean) {
        try {
            ObjectName objectName = new ObjectName(name);

            MBeanServer mbeanServer = ManagementFactory
                    .getPlatformMBeanServer();

            try {
                mbeanServer.registerMBean(mbean, objectName);
            } catch (InstanceAlreadyExistsException ex) {
                mbeanServer.unregisterMBean(objectName);
                mbeanServer.registerMBean(mbean, objectName);
            }

            return objectName;
        } catch (JMException e) {
            throw new IllegalArgumentException(name, e);
        }
}
  
  

   
   //步骤一:定义Mbean接口:
  
  
  
  

   
   //随便定义
  
  
  
  

   
   public interface DemoMBean {
  
  
  
  

   
         public AtomicLong getInvokeCount();
  
  
  
  

   
   }
  
  
  
  

   
   //步骤二:实现接口,并注册:
  
  
  
  

   
   public class DemoImpl implements DemoMBean{
  
  
  
  

   
         public final static String DEFAULT_OBJECT_NAME_PREFIX = "com.redcreen.demo:type=demo";
  
  
  
  

   
         register("com.redcreen.demo:type=demo",DemoImpl.instance);
  
  
  
  

   
   }
  
  
  
  

   
   //可以通过jconsole中查看数据了

  
  

堆内存GC
JVM(采用分代回收的策略)，用较高的频率对年轻的对象(young generation)进行YGC，而对老对象(tenured generation)较少(tenuredgeneration 满了后才进行)进行Full GC。这样就不需要每次GC都将内存中所有对象都检查一遍。

非堆内存不GC

GC不会在主程序运行期对PermGen Space进行清理，所以如果你的应用中有很多CLASS(特别是动态生成类，当然permgen space存放的内容不仅限于类)的话,就很可能出现PermGen Space错误。

内存申请、对象衰老过程
一、内存申请过程

1. JVM会试图为相关Java对象在Eden中初始化一块内存区域；
2. 当Eden空间足够时，内存申请结束。否则到下一步；
3. JVM试图释放在Eden中所有不活跃的对象（minor collection），释放后若Eden空间仍然不足以放入新对象，则试图将部分Eden中活跃对象放入Survivor区；
4. Survivor区被用来作为Eden及old的中间交换区域，当OLD区空间足够时，Survivor区的对象会被移到Old区，否则会被保留在Survivor区；
5. 当old区空间不够时，JVM会在old区进行major collection；
6. 完全垃圾收集后，若Survivor及old区仍然无法存放从Eden复制过来的部分对象，导致JVM无法在Eden区为新对象创建内存区域，则出现"Out of memory错误"；

二、对象衰老过程

1. 新创建的对象的内存都分配自eden。Minor collection的过程就是将eden和在用survivor space中的活对象copy到空闲survivor space中。对象在young generation里经历了一定次数(可以通过参数配置)的minor collection后，就会被移到old generation中，称为tenuring。
2. GC触发条件

   GC类型	触发条件	触发时发生了什么	注意	查看方式
   YGC	eden空间不足	清空Eden+from survivor中所有no ref的对象占用的内存 将eden+from sur中所有存活的对象copy到to sur中 一些对象将晋升到old中: to sur放不下的 存活次数超过turning threshold中的 重新计算tenuring threshold(serial parallel GC会触发此项) 重新调整Eden 和from的大小(parallel GC会触发此项)	全过程暂停应用 是否为多线程处理由具体的GC决定	jstat –gcutil gc log
   FGC	old空间不足 perm空间不足 显示调用System.GC, RMI等的定时触发 YGC时的悲观策略 dump live的内存信息时(jmap –dump:live)	清空heap中no ref的对象 permgen中已经被卸载的classloader中加载的class信息 如配置了CollectGenOFirst,则先触发YGC(针对serial GC) 如配置了ScavengeBeforeFullGC,则先触发YGC(针对serial GC)	全过程暂停应用 是否为多线程处理由具体的GC决定 是否压缩需要看配置的具体GC	jstat –gcutil gc log

   permanent generation空间不足会引发Full GC,仍然不够会引发PermGen Space错误。

 转自：前几篇篇文章介绍了介绍了JVM的参数设置并给出了一些生产环境的JVM参数配置参考方案。正如之前文章中提到的JVM参数的设置需要根据应用的特性来进行设置，每个参数的设置都需要对JVM进行长时间的监测，并不断进行调整才能找到最佳设置方案。本文将介绍如果通过工具及Java api来监测JVM的运行状态,并详细介绍各工具的使用方法。

需要监测的数据：(内存使用情况 谁使用了内存 GC的状况)

内存使用情况--heap&PermGen

@ 表示通过jmap –heap pid 可以获取的值

# 表示通过jstat –gcutil pid 可以获取的值

参数的查看可以通过多种方法 本文中只随机列出一种。

内存使用情况—C heap

• top or ps aux

谁使用了内存

• Heap
  jmap –histo
  jmap –dump ,then mat
• C heap
  google perftools

GC的状况

-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintHeapAtGC -XX:+PrintGCApplicationStoppedTime -Xloggc:logs/gc.log

常用工具介绍:jinfo jmap jstack jstat

jinfo

• 可以从一个给定的java进程或core文件或远程debug服务器上获取java配置信息。包括java系统属性及JVM参数(command line flags)。注意在jvm启动参数中没有配置的参数也可使用jinfo –flag xxx pid输出默认值(很有用,但貌似一些简写的参数查不出来)。
• 可以修改运行时的java 进程的opts。
• 只有solaris和linux的JDK版本里有。
• 使用方式可使用jinfo –h 查询。

jmap

观察运行中的jvm物理内存的占用情况。

如果连用SHELL jmap -histo pid>a.log可以将其保存到文本中去，在一段时间后，使用文本对比工具，可以对比出GC回收了哪些对象。

参数很简单，直接查看jmap -h

举例：

jmap -heap pid
jmap -dump:format=b,file=heap.hprof <pid>

jstack

观察jvm中当前所有线程的运行情况和线程当前状态

如果java程序崩溃生成core文件，jstack工具可以用来获得core文件的java stack和native stack的信息，从而可以轻松地知道java程序是如何崩溃和在程序何处发生问题。另外，jstack工具还可以附属到正在运行的java程序中，看到当时运行的java程序的java stack和native stack的信息, 如果现在运行的java程序呈现hung的状态，jstack是非常有用的。目前只有在Solaris和Linux的JDK版本里面才有。

参数很简单，直接查看jstack -h

举例：

jstack pid

jstat

JVM监测工具(Java Virtual Machine Statistics Monitoring Tool)。利用了JVM内建的指令对Java应用程序的资源和性能进行实时的命令行的监控，包括各种堆和非堆的大小及其内存使用量、classloader、compiler、垃圾回收状况等。

举例:

jstat –printcompilation -h10 3024 250 600

每250毫秒打印一次，一共打印600次 每隔10行显示一次head

Usage: jstat -help|-options
       jstat -<option> [-t] [-h<lines>] <vmid> [<interval> [<count>]]

参数介绍：

• -h n 每隔几行输出标题
• vmid VM的进程号，即当前运行的java进程号
• -t 在第一列显示自JVM启动以来的时间戳
• -J 修改java进程的参数。类似jinfo -flag <name>=<value>。例如-J-Xms48m 设置初始堆为48M。详见这里。这个参数挺有用的，可以在运行中调整参数以方便测试、监测。
• -option option为要检测的参数。参数列表可通过jstat –options 获取。下面将分别介绍每个参数及输出字段的含义。

-class option:Class Loader Statistics

-compiler:HotSpot Just-In-Time Compiler Statistics

-gc Option:Garbage-collected heap statistics

-gccapacity Option:Memory Pool Generation and Space Capacities

-gccause Option:Garbage Collection Statistics, Including GC Events

前面的字段与gcutil相同.

-gcnew Option:New Generation Statistics

-gcnewcapacity Option:New Generation Space Size Statistics

-gcold Option:Old and Permanent Generation Statistics

-gcoldcapacity Option:Old Generation Statistics

-gcpermcapacity Option: Permanent Generation Statistics

-gcutil Option:Summary of Garbage Collection Statistics

-printcompilation Option: HotSpot Compiler Method Statistics

Java api方式监测

jre中提供了一些查看运行中的jvm内部信息的api，这些api包含在java.lang.management包中，此包中的接口是在jdk 5中引入的，所以只有在jdk 5及其以上版本中才能通过这种方式访问这些信息。下面简单介绍一下这包括哪些信息，以及如何访问。

可以通过此api访问到运行中的jvm的类加载的信息、jit编译器的信息、内存分配的情况、线程的相关信息以及运行jvm的操作系统的信息。java.lang.management包中提供了9个接口来访问这些信息，使用ManagementFactory的静态get方法可以获得相应接口的实例，可以通过这些实例来获取你需要的相关信息。

更详细的关于MBean的介绍参见Java SE 6 新特性: JMX 与系统管理

demo1:查看一下当前运行的jvm中加载了多少个类。想详细了解如何使用这些api，可以参考java.lang.management包中的详细api文档。

public class ClassLoaderChecker {
    public static void main( String[] args ) throws Exception {
      ClassLoadingMXBean bean = ManagementFactory.getClassLoadingMXBean();
      System.out.println( bean.getLoadedClassCount() );
    }
}

//工具方法
public static ObjectName register(String name, Object mbean) {
        try {
            ObjectName objectName = new ObjectName(name);

            MBeanServer mbeanServer = ManagementFactory
                    .getPlatformMBeanServer();

            try {
                mbeanServer.registerMBean(mbean, objectName);
            } catch (InstanceAlreadyExistsException ex) {
                mbeanServer.unregisterMBean(objectName);
                mbeanServer.registerMBean(mbean, objectName);
            }

            return objectName;
        } catch (JMException e) {
            throw new IllegalArgumentException(name, e);
        }
}
  
  

   
   //步骤一:定义Mbean接口:
  
  
  
  

   
   //随便定义
  
  
  
  

   
   public interface DemoMBean {
  
  
  
  

   
         public AtomicLong getInvokeCount();
  
  
  
  

   
   }
  
  
  
  

   
   //步骤二:实现接口,并注册:
  
  
  
  

   
   public class DemoImpl implements DemoMBean{
  
  
  
  

   
         public final static String DEFAULT_OBJECT_NAME_PREFIX = "com.redcreen.demo:type=demo";
  
  
  
  

   
         register("com.redcreen.demo:type=demo",DemoImpl.instance);
  
  
  
  

   
   }
  
  
  
  

   
   //可以通过jconsole中查看数据了